Корреляция урожайности зерновых культур и вегетационного индекса SAVI на территории Республики Татарстан
DOI:
https://doi.org/10.52575/2712-7443-2024-48-1-91-105Ключевые слова:
дистанционное зондирование Земли, фотограмметрия, геоинформационные технологии, мультиспектральный анализ, вегетационный индекс, корреляционно-регрессионный анализ, урожайность зерновых культурАннотация
В статье рассмотрены возможности применения данных дистанционного зондирования Земли и геоинформационных технологий для анализа и прогнозирования урожайности зерновых сельскохозяйственных культур, выращиваемых в различных почвенных зонах Республики Татарстан. Выявлены ключевые факторы, влияющие на рост и развитие растений в почвенно-климатических условиях региона. Приводятся результаты обработки геоданных со спутниковых снимков Landsat-8 с помощью методов спектрального анализа, позволившие рассчитать значения вегетационных индексов для зерновых культур. Результаты корреляционно-регрессионного анализа данных 2021 года привели к выявлению высокой степени тесноты корреляционной связи (r = 0,8) между индексом SAVI и средней урожайностью зерновых культур для заданной выборки муниципальных районов, представляющих все почвенные зоны региона. Данная зависимость отражает нелинейные соотношения между показателями. Дается характеристика динамики значений индекса SAVI в период фазы вегетации растительности на основе анализа тренда временного ряда. Показано, что высокие для региона среднесуточные температуры, способствующие торможению роста и развития растений, достоверно отражаются невысокими значениями индекса SAVI. Приводится вывод об обратной связи индекса растительности SAVI и показателя водного индекса на полях зерновых культур региона.
Скачивания
Библиографические ссылки
Архив погоды: Татарстан. Погода и климат. Электронный ресурс. URL: http://www.pogodaiklimat.ru/archive.php?id=ru®ion=16 (дата обращения 07.04.2023).
География Татарстана. 1994. Казань, Магариф, 142 c.
Кусова Н.В. 2017. Развитие зернового хозяйства. Орел, Орловская областная научная универсальная публичная библиотека им. И.А. Бунина, 36 с.
Министерство сельского хозяйства и продовольствия Республики Татарстан. Правительство РТ. Электронный ресурс. URL: https://agro.tatarstan.ru/ (дата обращения 17.02.2023).
Сулейманова Г.В. 2014. География Республики Татарстан. Казань, Казанский национальный исследовательский технологический университет, 322 с.
Учебное пособие QGIS. QGIS documentation. Электронный ресурс. URL: https://docs.qgis.org/3.28/ru/docs/training_manual (дата обращения 12.04.2023).
Earth Explorer. USGS. Electronic resource. URL: http://earthexplorer.com/ (date of the application 08.04.2023).
Index: Transformed NDVI. Electronic resource. URL: https://www.indexdatabase.de/db/i-single.php?id=202 (date of the application 20.10.2023).
Белоусова А.П. 2019. Применение вегетационных индексов при анализе использования пахотных угодий (на примере Уинского района Пермского края). Вестник Сибирского государственного университета геосистем и технологий, 24(4): 208–218. https://doi.org/10.33764/2411-1759-2019-24-4-208-218.
Береза О.В., Страшная А.И., Лупян Е.А. 2015. О возможности прогнозирования урожайности озимой пшеницы в Среднем Поволжье на основе комплексирования наземных и спутниковых данных. Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса, 12(1): 18–30.
Долина К.В. 2023. Применение геоинформационных технологий и данных дистанционного зондирования Земли для выявления особенностей роста и развития сельскохозяйственных культур в различных почвенно-климатических условиях на территории Республики Татарстан. Магистерская диссертация по направлению 05.04.03 «Картография и геоинформатика. Казань, КФУ, 97 с.
Ерошенко Ф.В. 2017. Оценка качества зерна озимой пшеницы в Ставропольском крае по данным дистанционного зондирования Земли. Бюллетень Ставропольского научно-исследовательского института сельского хозяйства, 9: 118–128.
Коротков А.А., Астапов А.Ю. 2020. Вегетационный индекс NDVI для мониторинга растительности. Наука и образование, 3(3): 131–140.
Раджабова Р.Т., Алексеенко Н.А., Курамагомедов Б.М., Тажудинова З.Ш., Султанов З.М. 2020. Использование индексных изображений при дешифрировании растительного покрова Внутригорного Дагестана. Юг России: экология, развитие, 15(4(57)): 126–136. https://doi.org/10.18470/1992-1098-2020-4-126-136.
Сабирзянов А.М. 2008. Формирование урожая яровой пшеницы в зависимости от использования факторов химизации в условиях Предкамья Республики Татарстан. Автореф. дис. ... канд. сельскохоз. наук. Казань, 20 с.
Сабирзянов А.М. 2015. Применение дистанционного зондирования для прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур (на примере Нурлатского муниципального района Республики Татарстан). Землеустройство, кадастр и мониторинг земель,
(124): 36–39.
Трошко К.А., Денисов П.В., Лупян Е.А., Плотников Д.Е., Толпин В.А. 2021. Особенности состояния зерновых культур в регионах европейской части России и Сибири в июне 2021 г. по данным дистанционного мониторинга. Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса, 18(3): 325–331. https://doi.org/10.21046/2070-7401-2021-18-3-325-331.
Bannari A., Morin D., Bonn F., Huete A.R. 1996. A Review of Vegetation Indices. Remote Sensing Reviews, 13(1–2): 90–120. https://doi.org/10.1080/02757259509532298.
Henrich V., Götze E., Jung A., Sandow C., Thürkow D., Gläßer C. 2009. Development of an Online Indices Database: Motivation, Concept and Implementation. In: Proceedings of the 6th EARSeL Imaging Spectroscopy Sig Workshop Innovative Tool for Scientific and Commercial Environment Applications. Israel, Tel Aviv: 16–18.
Huete A.R. 1988. A Soil-Adjusted Vegetation Index (SAVI). Remote Sensing of Environment,
(3): 295–309. https://doi.org/10.1016/0034-4257(88)90106-X.
Просмотров аннотации: 122
Поделиться
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Copyright (c) 2024 Региональные геосистемы
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
